matlab程序设计在 xoy 平面存在一个点目标 T,其坐标(xT, yT)未知,yT >0。现在 A 点(0 m, 0 m)发 射一脉冲信号,该脉冲信号沿路径 1 直线传播到达点目标 T,经目标 T 散射后分别沿路径 2 和 路径 3 直线传播至 B 点(0.18 m, 0 m)和 C 点(0.25 m, 0 m),假设脉冲信号在传播过程波形保持 不变,传播速度为 1000 m/s。路径1斜率未知A、B 和 C 三点处脉冲信号的波形如图 2 所示,波形数据见 tABC.txt (包含 4 列,第 1 列为时间(单位 s)数据,第 2 列为 A 点发射的脉冲信号幅度数据,第 3 列 和 4 列分别为 B 点和 C 点接收的脉冲信号幅度数据),求目标 T 的坐标为多少?
时间: 2024-03-10 15:51:07 浏览: 64
根据题目描述,可以将问题抽象为一个三角形,其中点A为原点,B点坐标为(0.18, 0),C点坐标为(0.25, 0),目标T点的纵坐标yT为未知量,横坐标xT也是未知量。我们可以通过以下步骤求解目标T的坐标:
1. 计算路径1的斜率k1。因为路径1的起点是原点,所以k1等于路径1的终点纵坐标yT除以横坐标xT。得到公式:k1 = yT / xT。
2. 根据路径1的斜率k1和路径1上的点A的坐标(0, 0),可以得到路径1的方程,即y = k1 * x。
3. 计算路径2和路径3的到达时间t2和t3。根据题目描述,脉冲信号在传播过程中波形保持不变,传播速度为1000 m/s,因此路径2和路径3的到达时间分别为t2 = (0.18 - xT) / 1000 和 t3 = (0.25 - xT) / 1000。
4. 根据题目描述中给出的波形数据,可以得到路径2和路径3上的点B和点C的脉冲信号幅度数据,分别为A2和A3。
5. 根据路径2和路径3的到达时间t2和t3,可以得到路径2和路径3上的点B和点C的距离,分别为d2 = t2 * 1000 和 d3 = t3 * 1000。
6. 根据路径2和路径3的距离d2和d3,可以得到路径2和路径3的方程,即y = A2 / d2 * x 和 y = A3 / d3 * x。
7. 将路径1的方程和路径2的方程相交,得到交点坐标(xT, yT)。将路径1的方程和路径3的方程相交,得到交点坐标(xT, yT)。由于路径1和路径2的交点坐标和路径1和路径3的交点坐标应该相同,因此可以将两个交点坐标取平均值作为目标T的坐标。
下面是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读入波形数据
data = load('tABC.txt');
t = data(:, 1);
A1 = data(:, 2);
A2 = data(:, 3);
A3 = data(:, 4);
% 路径1斜率为k1
k1 = yT / xT;
% 路径1方程为y = k1 * x
% 路径2方程为y = A2 / d2 * x,其中d2 = t2 * 1000,t2 = (0.18 - xT) / 1000
% 路径3方程为y = A3 / d3 * x,其中d3 = t3 * 1000,t3 = (0.25 - xT) / 1000
% 将路径1和路径2的方程相交,得到交点坐标(xT, yT)
xT1 = (A2 * k1 * 0.18 / 1000) / (k1^2 * 0.18 / 1000 + A2^2 / (t2 * 1000)^2);
yT1 = k1 * xT1;
% 将路径1和路径3的方程相交,得到交点坐标(xT, yT)
xT2 = (A3 * k1 * 0.25 / 1000) / (k1^2 * 0.25 / 1000 + A3^2 / (t3 * 1000)^2);
yT2 = k1 * xT2;
% 目标T的坐标为两个交点坐标的平均值
xT = (xT1 + xT2) / 2;
yT = (yT1 + yT2) / 2;
% 输出目标T的坐标
fprintf('目标T的坐标为(%0.2f, %0.2f)\n', xT, yT);
```
阅读全文
相关推荐
基于LSTM神经网络的温度预测分析
介绍
基于LSTM神经网络的温度预测分析,探索使用LSTM神经网络对中国湖北省孝感市的气温进行预测,并且评估其预测精度。
软件架构
软件架构说明
安装教程
pip install --save pandas numpy sklearn tensorflow
**目 录**
. 课程背景及意义 2]()
[2. 实验目的: 2]()
[3. 数据集: 3]()
[3.1 数据来源 3]()
[3.2 数据清洗 4]()
[3.3 数据标准化 4]()
[4. 实验步骤: 5]()
[4.1 数据获取 5]()
[4.2 数据处理 7]()
[4.3 LSTM模型构建与训练 10]()
[5. 结果分析 18]()
[6. 实验总结 21]()
1. # <a name